asp.net WebAPI OWIN OAuth2.0授权自定义返回结果及错误或异常问题处理核心代码,详情： https://www.cnblogs.com/wgx0428/p/12315546.html

电信设备-移动设备扫描结果界面的显示方法及其显示系统.zip

yolov5-inferencing:YOLOv5，仅用于推理。轻松访问检测结果

在这篇文章中，我讨论了因果关系的潜在结果和图形方法，以及它们与经济学实证工作的相关性。 我回顾了一些关于有向无环图的工作，包括最近的“The Book of Why”（[Pearl 和 Mackenzie，2018 年]）。 我还讨论了由鲁宾和合著者开发的潜在结果框架，建立在 Neyman 的工作基础上。 然后，我讨论了这些方法在经济学实证工作中的相对优点，重点是每个问题都能很好地回答，以及为什么经济学中的大部分工作在精神上更接近潜在的结果框架。

RPY变换结果（绝对变换）： 四、欧拉角 变换过程1（Z-Y-X)： 变换过程2 (Z-Y-Z)： 欧拉变换结果（相对变换）： 第二种3参数定姿态法！

lrzsz是一款在linux里可代替ftp上传和下载的程序。在交叉开发中经常使用,传输小文件时很是方便

Visual C++数字图像处理典型算法及实现，Walsh变换算法实现

考虑春节对不同行业的影响，提出了一种考虑春节因素影响的月度售电量预测结果修正方法，首先利用历史春节日期距1—3月第一天的天数和历史各行业1—3月的售电量占第一季度售电量的占季比进行曲线拟合，然后利用预测年份春节日期距1—3月第一天的天数和拟合函数计算预测年份1—3月售电量占季比的预测值，最后利用各月占季比预测值对国家电网公司1—3月的售电量预测结果进行修正，得到春节因素修正后的售电量预测结果。实证研究结果表明，本文提出的售电量预测结果修正方法能够有效地降低第一季度售电量预测误差。

压缩包中包含算法的Python实现代码、测试数据集及运行结果，可供感兴趣的同学参考。因为现在的实现并不能对所有的数据集都得到良好的效果，所以如果哪位同学有更好的想法，希望能不吝赐教。

使用3D运动传感器的姿势和跌倒检测系统 这项工作提出了一种监督学习方法，用于训练姿势检测分类器，并使用Microsoft Kinect v2传感器使用姿势分类结果作为输入来实施跌倒检测系统。 Kinect v2骨架跟踪为25个身体部位提供3D深度坐标。 我们使用这些深度坐标来提取七个特征，这些特征包括对象的高度和某些身体部位之间的六个角度。 然后将这些特征输入到完全连接的神经网络中，该神经网络输出对象的三种已考虑姿势之一：站立，坐着或躺下。 在由多个对象组成的测试数据上，所有三种姿势的平均分类率均达到99.30％以上，这些对象大部分时间甚至没有面对Kinect深度相机，并且位于不同的位置。 这些结果表明，采用提议的设置对人体姿势进行分类的可行性与对象在房间中的位置以及3D传感器的方向无关。 系统演示请观看Posture_fall_detection_demo.mp4视频，以了解姿势和跌倒